數據分析
數據驅動的機會:使用數據分析和AI來改變您的組織
本文探討了一條導致數據分析和人工智能的途徑,從了解願景到利用用例,以提高運營效率和轉變業務。本文還強調了平台和解決方案的示例,這些平台和解決方案可幫助組織合併數據,部署分析環境並構建AI系統。 了解有關Intel®驅動的Dell...
客戶數據管理的業務案例
如果您正在閱讀本文,那麼您已經實現了幾個實現: 本指南將幫助您建立一個令人信服的案例,該案例專注於業務價值,因此您可以獲得所需的支持和投資。這個目標不僅是為了激勵和確保執行人員提供對客戶的全面看法...
解鎖混合雲領導者的秘密
多年來,公司一直在投資新技術,培養其文化,並在競爭中改變競爭中的流程。 大流行是沒有人看到的障礙。對於許多企業而言,這太過分了。其他人幾乎設法繼續前進。但是有些動力向前。 是什麼讓他們與眾不同?他們如何將這場危機變成機會?以及如何復制他們的成功?富士通的新研究表明,正是他們的混合雲策略使這些業務與眾不同。 立即閱讀以發現有關混合雲策略的更多信息。 ...
新經濟環境中的業務
我們如何應對2020年,並尋求更明亮的2021年:歐洲中型企業的狀態。 中型企業對全球經濟至關重要,但是它們的純粹品種意味著他們很難理解。 對於這份白皮書,戴爾技術和英特爾要求IDG查詢擁有100至499名員工的業務,以了解歐洲和南非這個多元化群體與IT相關的商業願景和關注。我們對超過1,540名高級受訪者進行了調查,並將發現和對比與一年前進行的類似調查進行了比較。由此產生的反饋是明確的,並突出了大流行的創傷作用,以及其在持續的業務挑戰中的擴大作用。 我們希望該報告為您提供一種在這些動盪時期理解自己的立場的方法,以及您如何考慮最佳利用數據和信息資產。 了解有關Intel®驅動的Dell...
2020年的數字文檔流程:電子簽名的聚光燈
COVID-19的大流行改變了我們的工作方式和地點。企業不得不迅速做出回應,以適應遠程勞動力,虛擬互動和數字互換。為了了解數字文檔流程如何支持大流行期間的業務彈性,Adobe最近委託Forrester...
加速Adobe體驗雲結果
我們的數字體驗專家可以幫助您制定一項策略,以最大程度地提高Adobe解決方案並更快地推銷市場。 下一波變換。這一切都與驚人的數字體驗有關。大量數據,多個設備和屏幕以及客戶期望飛漲使其變得複雜,但是Adobe...
分析Dell EMC PowerProtect數據保護投資組合的經濟和運營優勢
我們生活在一個強烈的數據驅動世界中,在該世界中,數據丟失是不可接受的,並且通過機器學習和人工智能驅動的實時分析可以快速訪問信息,這是決策的核心。有效的數據保護是每個成功業務的關鍵組成部分。現在,組織比以往任何時候都更加通過新的鏡頭來研究其數據保護策略。他們正在評估舊實踐,重點是使數據保護成為他們可以依靠的動力,有效的解決方案,而無需應用大量的IT資源。 這種ESG經濟驗證的重點是組織從Dell...
具有可擴展的全閃存數據存儲為您的Epic EHR環境的預先患者護理
隨著組織尋求提高效率,同時響應迅速發展的趨勢和最終用戶需求,數字化轉型將繼續加速在所有行業中。特別是醫療保健,由於數據量的指數增長,數字採用的一般趨勢,2和數據分析的使用增加,醫療保健幾乎在醫療服務的每個領域都進行了巨大的轉變。3僅在最後幾個中僅幾年,我們就看到了對數字健康服務和數據驅動結果的更大依賴,尤其是在遠程醫療,醫學成像和遠程監控領域。一些最重要的數據來自可穿戴設備,物聯網設備和床頭生物醫學設備。這些連接的設備不斷監視患者,並產生大量數據,尤其是在具有多種儀器的關鍵護理環境中,為患者病情提供了寶貴的見解。儘管今天的許多顆粒數據都沒有使用,但存儲的醫療數據在能夠提供更好,更積極的患者護理和更個性化的醫學方法方面持有希望。 了解有關Intel®驅動的Dell...
SD-WAN如何支持醫療保健中的數字轉型
醫學的進步,保護患者和醫生的法規的增加以及整個過程的數字化需要可擴展,安全,不間斷和帶寬富裕的醫療保健IT網絡。 閱讀此電子書,以了解如何改變您的醫療保健IT網絡。 ...
麻省理工學院執行指南:AI和機器學習必須
各個行業的公司都在尋求將AI和機器學習(ML)集成到工作流程中,以進行各種基本流程,包括客戶服務,供應鏈,運營和戰略決策。但是,對於當今的領導人及其團隊來說,很難將市場炒作與有意義的業務價值區分開來。 該麻省理工學院的斯隆管理審查執行指南旨在幫助決策者在機器學習之旅的每個階段面臨並解決他們的採用挑戰以加速創新。它還解決了公司在Covid-19-19(及以後)期間公司可能遇到的市場中斷,挑戰和機遇。作者與實施AI和ML的最前沿的從業者緊密合作,指南中的相關文章反映了對AI和ML勢在必行的三個關鍵水平的新社會經濟因素的最新研究:領導力,組織,組織,組織,組織,組織,組織和才華。 ...
AI和機器學習必須
各個行業的公司都在尋求將AI和機器學習(ML)集成到工作流程中,以進行各種基本流程,包括客戶服務,供應鏈,運營和戰略決策。但是,對於當今的領導人及其團隊來說,很難將市場炒作與有意義的業務價值區分開來。該麻省理工學院的斯隆管理審查執行指南旨在幫助決策者在機器學習之旅的每個階段面臨並解決他們的採用挑戰以加速創新。它還解決了公司在Covid-19-19(及以後)期間公司可能遇到的市場中斷,挑戰和機遇。作者與實施AI和ML的最前沿的從業者緊密合作,指南中的相關文章反映了對AI和ML勢在必行的三個關鍵水平的新社會經濟因素的最新研究:領導力,組織,組織,組織,組織,組織,組織和才華。 ...
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